Abstract
"篇章机器翻译旨在使用计算机将源语言篇章自动翻译为具有相同语义的目标语言篇章,是机器翻译的前沿研究热点。相对于传统的句子级翻译,以篇章作为翻译单位,模型能够更有效地利用上下文信息,提升翻译的一致性与连贯性,具有广阔的应用前景和研究价值。与资源丰富语言(如汉语、英语、法语等)机器翻译研究相比,藏语机器翻译资源稀缺,公开可用的数据集数量有限,在篇章级机器翻译方面的探索尚无公开论文发表。鉴于此,本文首先构建一个藏汉翻译数据集,标注了句子级、段落级和篇章级的边界,为藏汉篇章翻译任务提供高质量的多粒度标注数据集。然后,本文基于该数据集研究了藏汉篇章机器翻译,并对比机器翻译在句子层面、段落层面和篇章层面翻译效果的差异。本文对所构建的藏汉篇章翻译语料库予以开源,希望能推动相关研究的发展。链接:https://github.com/liyc7711/tb-zh-mt。"
- Anthology ID:
- 2025.ccl-1.54
- Volume:
- Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025)
- Month:
- August
- Year:
- 2025
- Address:
- Jinan, China
- Editors:
- Maosong Sun, Peiyong Duan, Zhiyuan Liu, Ruifeng Xu, Weiwei Sun
- Venue:
- CCL
- SIG:
- Publisher:
- Chinese Information Processing Society of China
- Note:
- Pages:
- 722–732
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/2025.ccl-1.54/
- DOI:
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Jiale Tian, Jing Jiang, and Yachao Li. 2025. 藏汉篇章机器翻译研究及语料库构建. In Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025), pages 722–732, Jinan, China. Chinese Information Processing Society of China.
- Cite (Informal):
- 藏汉篇章机器翻译研究及语料库构建 (Tian et al., CCL 2025)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/2025.ccl-1.54.pdf